Spring Cloud构建微服务架构：消息驱动的微服务（消费分区）【Dalston版】

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本文介绍如何在SpringCloudStream中实现消息分区，确保相同特征的消息由同一实例消费。通过配置消费者和生产者参数，如partitioned、partitionKeyExpression等，实现消息的有效管理和负载均衡。

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通过上一篇《消息驱动的微服务（消费组）》的学习，我们已经能够在多实例环境下，保证同一消息只被一个消费者实例进行接收和处理。但是，对于一些特殊场景，除了要保证单一实例消费之外，还希望那些具备相同特征的消息都能够被同一个实例进行消费。这时候我们就需要对消息进行分区处理。

使用消息分区

在Spring Cloud Stream中实现消息分区非常简单，我们可以根据消费组示例做一些配置修改就能实现，具体如下：

在消费者应用SinkReceiver中，我们对配置文件做一些修改，具体如下：

spring.cloud.stream.bindings.input.group=Service-A

spring.cloud.stream.bindings.input.destination=greetings
spring.cloud.stream.bindings.input.consumer.partitioned=true
spring.cloud.stream.instanceCount=2
spring.cloud.stream.instanceIndex=0

从上面的配置中，我们可以看到增加了这三个参数：

spring.cloud.stream.bindings.input.consumer.partitioned：通过该参数开启消费者分区功能；
spring.cloud.stream.instanceCount：该参数指定了当前消费者的总实例数量；
spring.cloud.stream.instanceIndex：该参数设置当前实例的索引号，从0开始，最大值为spring.cloud.stream.instanceCount参数 - 1。我们试验的时候需要启动多个实例，可以通过运行参数来为不同实例设置不同的索引值。

在生产者应用SinkSender中，我们对配置文件也做一些修改，具体如下：

spring.cloud.stream.bindings.output.destination=greetings
spring.cloud.stream.bindings.output.producer.partitionKeyExpression=payload
spring.cloud.stream.bindings.output.producer.partitionCount=2

从上面的配置中，我们可以看到增加了这两个参数：

spring.cloud.stream.bindings.output.producer.partitionKeyExpression：通过该参数指定了分区键的表达式规则，我们可以根据实际的输出消息规则来配置SpEL来生成合适的分区键；
spring.cloud.stream.bindings.output.producer.partitionCount：该参数指定了消息分区的数量。

到这里消息分区配置就完成了，我们可以再次启动这两个应用，同时消费者启动多个，但需要注意的是要为消费者指定不同的实例索引号，这样当同一个消息被发给消费组时，我们可以发现只有一个消费实例在接收和处理这些相同的消息。

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本文内容部分节选自我的《Spring Cloud微服务实战》，稍作改变和内容升级